A protocol for engaging unlicensed private drug shops in Rural Eastern Uganda for Integrated Community Case Management (ICCM) of malaria, pneumonia and diarrhoea in children under 5 years of age
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Malaria, pneumonia and diarrhoea are leading causes of death in young children in Uganda. In 2010, Integrated Community Case Management (ICCM) was adopted in Uganda for community level diagnosis and treatment of these diseases through community health workers. However, 50-60% of sick children will receive treatment from the private sector, especially drug shops. Only about half of drug shops are licensed and the quality of care is poor. There is an urgent need to improve quality of care and regulation of drug shops in Uganda. METHODS: This is a pre-post cross-sectional study with before and after measurement in an intervention area in Kamujli district. A snowball mapping exercise, exit interviews, focus group discussions and interviews will be used. 25 randomly selected drug shops will be selected for an intervention that will assist drug shops to become licensed, and provide five days of ICCM training, subsidised prepackaged medicines (artemisinin-based combination therapies for malaria, amoxicillin for pneumonia, Oral Rehydration Salts/zinc for diarrhoea) and free diagnostic tools (rapid diagnostic tests, respiratory timers, thermometers, algorithms). We anticipate a sample size of 1200 (600 at baseline and 600 at the end of the study). ANALYSIS: Quantitative data will be analysed using SPSS for proportions and CIs. Bivariate and multiple logistic regression analysis with adjustment for clustering of data will be performed to adjust for confounding and determine intervention effect. Qualitative data will be entered into NVivo 10 and analysed using content analysis. ETHICS AND DISSEMINATION: Research ethics approval is received from the University of Calgary (REB 14-0269), and Makerere University (IRB00011353). Findings from this study will be disseminated through journal articles and conference presentations, and will illustrate the feasibility of introducing ICCM for drug shops.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».